Stacking集成學習法

介紹 當訓練數據很多時，一種更爲強大的結合策略就是使用「學習法」，即通過另一個學習器來進行結合。Stacking 是學習法的典型代表。這裏我們把個體學習器稱爲初級學習器，用於結合的學習器稱爲次級學習器或者元學習器。 工作原理 Stacking先從初始數據集訓練出初級學習器，然後「生成」一個新數據集用於訓練次級學習器。在這個數據集中，初級學習器的輸出被當成樣例輸入特徵，而樣本的標記仍然被當成樣例標記

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